边缘人工智能市场规模 - 按组件、按应用、按最终用途、增长预测，2025 年至 2034 年

边缘 AI 市场大小

2024年的边缘AI市场价值为125亿美元,估计在2025至2034年之间,由于各部门越来越多地采用边缘装置,CAGR为24.8%。 保健、制造业、零售业和汽车业的企业拥有综合边缘计算解决方案,以加强实时数据处理并提高效率。 边缘设备,包括IOT传感器,智能相机,以及工业机器人,使组织能够更接近源处理数据,减少对云基础设施的依赖.

例如,2025年3月 Arm引入了Armv9边缘AI平台,旨在为IoT和边缘设备提高AI的性能,效率和安全. 新的Cortex-A320处理器能提供更快的AI处理,并和Ethos-U85AI加速器一起工作.

通过集成AI动力技术,企业正在获得增强自动化,改善业务工作流程,提高决策能力. AI与边缘计算相结合,产生了能够执行先进分析能力的更智能系统. 这使得企业能够实现流程自动化,并加快开发AI创新的速度,从而增加对边缘AI解决方案的需求. 据Statista称,到2030年,人工智能市场的市场规模预计将达到8,267亿美元。

Edge AI越来越多地采用云计算,对推动市场向前发展起到了重要作用。 虽然边缘AI专注于本地处理数据,但混合云端模型已越来越受欢迎,既提供了集中计算又提供了分散计算的好处. 云平台提供了可伸缩性,集中式AI模型培训,以及先进的数据管理,而边缘设备则确保了实时受精和本地化决策.

边缘AI市场 趋势

• TinyML,或者在超低功率微控制器上的机器学习,随着工业在边缘寻找高效的AI解决方案,正在获得牵引力. 这一技术使得小型的电池动力设备能够在当地运行AI模型而无需依赖云连接. 应用范围从工业自动化中的智能传感器到保健领域的可穿戴和制造业中的预测性维修。
• 例如Ceva最新的Ceva-NeuPro-Nano NPU,旨在将TinyML模型集成到SoC. 这些NPU可以在低功率,受资源约束的IOT设备中进行超高效的AI处理.
• AI和IoT的趋同正在加速,导致AI驱动的IoT设备跨行业激增. 智能家用系统,自主无人机,工业IOT(IIoT)解决方案正在整合AI,以加强决策,自动化流程,并提高效率.
• AI-动力的IOT设备可以局部地分析数据,减少对常云连通性的需求,同时能够更快地响应. 这种增长还推动了边缘AI框架的进步,优化了AI芯片,安全了AI驱动的IoT网络,使智能自动化更加普及.
• Edge AI硬件正在迅速发展,新的处理器,AI加速器,和神经处理单元(NPU)被设计用来高效地处理机器学习工作量. 公司正在开发专门的硬件,在边缘提供高性能的AI推论,同时保持电能效率. 这些进步使得机器人,自主车辆,智能监控等应用软件能够进行实时处理.
• 例如,在2024年9月,NXP为i.MX RT700翻转微控制器(MCU)揭幕,该控制器旨在增强边缘的AI能力. 这个MCU集了两个Arm Cortex-M33核心Cadence Tensilica HiFi DSP和eIQ中子神经处理单元(NPU),为AI任务提供高达172倍的加速,同时将每个推论的能耗减少多达119倍.

Edge AI 市场分析

根据最终用途,边缘AI市场被划分为医疗保健,制造业,BFSI,政府,零售和电子商务,电信,运输和物流等. 2024年,保健部门主导了市场,占总收入的43%。

• Edge AI在医疗保健中被广泛采用,用于实时患者监测,医疗成像分析,以及AI辅助诊断,从而能够更快地做出决策并改进患者的结果. 医院和诊所使用人工智能可穿戴设备、自动化工作流程和预测分析,以提高效率并降低成本。
• 2025年3月,安比克推出了"阿波罗330 Plus SoC"系列,在以AI加速度为主的Arm Cortex-M55处理器的保健领域为边缘设备提供超低功率AI处理.
• 制造业紧随其后,利用Edge AI进行预测性维护、工艺自动化和质量控制,帮助减少故障时间并提高生产力。 在BFSI中,AI支持发现欺诈,自动交易,以及风险评估,增强安全和客户经验.
• 政府机构将Edge AI纳入智能监控、城市规划和交通管理,而零售和电子商务则利用AI提供个性化建议、库存管理和客户参与。 电信部门受益于网络优化和更快的数据处理,运输和后勤部门利用AI进行路线规划、车队监测和自动车辆应用。

基于组件,边缘AI市场被分割成软件,硬件,和服务,软件在2024年占据了市场的主导地位,占总收入的51.7%.

• AI模型优化,实时数据处理,边缘分析平台的日益被使用,推动了对软件解决方案的需求. 随着业界将AI纳入其业务,软件在模型部署,数据安全,系统更新中起关键作用.
• 机器学习的软件框架,AI推论,和边缘部署帮助设备在当地处理信息,减少对云计算的依赖. 低码AI平台的兴起也使得企业更容易实施,使得企业无需深厚的技术专长就可以使用AI. 由于行业注重自动化,效率和实时决策,软件仍将是Edge AI增长中最关键的组成部分.
• 硬件部分接踵而来,增长由专门的AI芯片,低功率处理器,以及嵌入式AI加速器所推动,目的是提高边际的计算效率.
• 服务部门,包括人工智能的部署、咨询和维护,在企业寻求实施和管理人工智能边缘解决方案方面的专门知识时看到稳步增长。 对安全、可扩展和高能效的人工智能处理的需求日益增加,这继续影响着所有三个部门的投资。

基于应用,边缘AI市场分为视频监控,远程监控,预测维护等. 2024年,视频监控部分占据了市场主导地位.

• 视频监控中的边缘AI被广泛应用于公共安全,零售,智能城市,以及产业安全. 政府和企业部署人工智能辅助相机监测拥挤地区,发现可疑活动,并加大执法力度。
• 在零售业,AI驱动的监控有助于防止盗窃,客户行为分析,以及商店优化. 工业场所采用边缘视频分析法,通过实时识别危险并监测遵守情况来改善工作场所的安全。
• 对低纬度,高清晰度视频处理的需求,推动了AI启用的安全相机和嵌入式视觉系统的采用. 这些系统不仅加强安全,而且通过在当地处理视频来降低带宽成本,而不是发送大量数据来集中云服务器.
• 计算机视觉和深层学习模型的结合进一步加强了他们在安全和业务环境中识别面孔,检测异常,实现决策自动化的能力.

2024年北美占据了边缘AI市场的最大份额,占全球市场的30%以上. 美国在该区域占主导地位,预计到2034年将达到200亿美元左右。

• 在美国,医疗等行业大力采用AI,智能城市也推动了市场扩张,公司整合了Edge AI进行实时决策和自动化.
• 例如,2025年3月,Lateent AI和Carasoft Technology Corp.宣布了一种伙伴关系,以加强美国公共部门内部对AI的边缘采用。 Carasoft将Latet AI的高效推论平台(LEIP)软件和崎岖的移动解决方案通过其再销售网络和合同分发给政府机构.
• 主要的技术公司和半导体公司,包括专门从事AI芯片和软件解决方案的公司的存在,加强了边缘AI开发的生态系统.
• 政府支持AI创新的举措,以及增加对5G、IoT和云端基础设施的投资,加快了边缘AI在各部门的部署。

德国的边缘AI市场预计将从2025年到2034年出现显著而有希望的增长.

• 德国的Edge AI市场由于更严格的数据隐私规定和日益依赖AI动力的边缘计算解决方案而不断发展. 汽车、保健和制造业等行业正在整合Edge AI,以提高自动化、安全和业务效率。
• 随着工业AI采用率的上升,对低纬度计算,实时分析,节能AI模型的需求也越来越大,以支持智能工厂,预测维护和自主系统.
• 在欧洲其他地区,欧盟关于AI伦理和数据主权的法规正在影响市场增长.
• 例如,欧洲联盟的人工智能法(AI Act)是世界上第一部全面的AI法规,于2024年8月1日生效. 这项立法为欧盟成员国的大赦国际建立了一个统一的监管框架,旨在减轻与大赦国际有关的风险并保护公民的基本权利。

中国的边缘AI市场预计将从2025年到2034年出现显著和有希望的增长.

• 由于政府支持的AI举措以及对5G和智能基础设施的大力投资,中国的Edge AI市场正在迅速扩张. 制造业、零售和自主驾驶等部门正在推动对边缘的实时AI处理和智能自动化的需求。
• 随着工业自动化和智能城市项目的增长,对低纬度AI模型,高级监控系统,以及AI动力机器人的需求也越来越大,以提高操作效率和安全性.
• 在亚太其他地区,各国正注重AI-powered IoT,边缘保健解决方案和智能物流,利用AI-驱动的自动化和实时分析来提高生产力和创新.
• 例如,2025年3月,韩国高级科学技术研究所(KAIST)纳诺-肯通里(KINC)和Blaize控股公司宣布建立战略伙伴关系,在生物医学诊断、神经形态计算和可持续能源解决方案等多个领域推进前沿AI技术。

墨西哥的边缘AI市场预计将从2025年到2034年出现显著和有希望的增长.

• 墨西哥的Edge AI市场随着产业采用AI驱动的自动化,预测分析,以及边缘计算解决方案来提高运营效率而不断增长. 制造业、物流和金融服务是推动收养的关键部门。
• 随着IOT的采用和数字化转型的加速,对实时AI处理,AI动力网络安全,以及智能供应链管理的需求不断增长以优化业务运作.

边际 AI 市场份额

• 边缘AI产业前7个公司有华威,英特尔,Google LLC,亚马逊,戴尔,IBM,微软. 它们共同占有市场份额约35%。
• 谷歌与硬件供应商的合作伙伴,并利用其Edge TPU和Google Cloud提供可扩展的AI解决方案,特别是在智能住宅和自主车辆等行业.
• 例如,2025年1月,Google和Synaptics合作推进边缘AI. 这一合作将Google的ML核心与Synaptics的Astra AI硬件整合,以简化IoT设备开发. 该平台加快了各种模式的AI处理,支持可穿戴,电器等应用. 它还通过MLIR的兼容性来确保与现代编译器相兼容.
• 花威提供端到端的AI解决方案,包括芯片,云服务,以及专门为智能城市和运输等部门定制的AI动力边缘平台.
• Intel提供硬件解决方案,旨在推动AI在边缘的推论,特别是在AI和IOT解决方案中. 亚马逊利用AWS IOT和Deep Learning AMIs在零售和物流等行业的边缘部署AI,从而能够高效地部署模型.
• Dell专注于AI驱动的具有边缘到云端解决方案的基础设施,针对保健和制造业等部门的实时分析. IBM利用其Watson AI平台进行边缘AI应用,支持医疗和汽车等行业的实时数据处理.
• 微软通过Azure AI提供AI解决方案,使企业能够在工业自动化和IOT等领域部署和管理跨边缘设备的模型.

Edge AI 市场公司

在边缘AI产业运营的主要角色包括:

• 亚马逊网络服务( AWS)
• 情报
• 戴尔
• 谷歌
• 大猩猩技术
• 花威技术
• IBM (英语).
• 微软

边际AI市场正在经历激烈的竞争,其驱动力是对高效,低纬度计算日益增长的需求. 主要公司正在投资AI-优化处理器,节能NPU,以及先进的软件框架来区分自己.

已建立的半导体公司和AI起动企业正在利用机器学习加速,实时数据处理,以及云端集成以提高性能. 基于变压器的AI模型,可伸缩的多样架构,AI工作量优化库等创新正在成为市场成功的关键因素.

监管标准和网络安全要求正在形成发展战略。 公司必须平衡性能,能源效率和安全,以保持信任,同时提供可扩展的高性能边缘AI解决方案.

Edge AI 工业新闻

• 2025年3月,Lanner和Arcus宣布合作提供AI-最优化,超低潜伏的telco边缘解决方案. 它们的融合增强了AI驱动的RAN和5G企业的连通性. 蓝纳的MGX Edge AI平台结合了GPU,DPU,多核心CPU,以加速AI在边缘的受精. Arrcus的ACE联网平台优化了联网功能,减少了CPU的间接费用并提高了AI的工作量效率.
• 2025年3月,Arm推出了以Cortex-A320处理器和Ethos-U85 NPU为主角的Armv9 Edge AI平台来提升IOT应用的AI性能. Cortex-A320提供10×的ML性能优于其前身,而Ethos-U85则以1GHz提供最多4个TOP,效率得到提高. Arm Kleidi图书馆在不增加开发者努力的情况下优化了AI的工作量. 包括AWS和Siemens在内的行业领导人都表示有兴趣采用边缘AI应用的平台.
• 2025年3月,Weebit Nano和EMASS宣布合作,使用Weebit的抵抗RAM(ReRAM)技术演示超低功率边缘AI应用.
• 2025年3月开通. Canonical与Renesas合作,将定制的Ubuntu Core OS带到了RZ处理器上,实现了高效的IoT和边缘AI应用. 特制的OS可以增强机器学习和计算机视觉性能,同时将安全功能与RZ硬件结合.

边缘AI市场研究报告包括对该行业的深入报道 根据2021年至2034年收入估计数和预测数(Bn), 下列部分:

按构成部分分列的市场

• 硬件
  • 图形处理股(GPU)
  • 应用程序特定集成电路( ASIC)
  • 中央处理股
  • 外地可编程门阵列( FPGA)
• 软件
• 服务
  • 培训和咨询
  • 支助和维修
  • 系统集成和测试

市场,按应用

• 视频监控
• 远程监测
• 预测维修
• 其他人员

市场,按最终用途

• 制造业
• 保健
• BSFI 科学研究所
• 政府
• 零售和电子商务
• 电信
• 运输和物流
• 其他人员

现就下列区域和国家提供上述资料:

• 北美
  • 美国.
  • 加拿大
• 欧洲
  • 联合王国
  • 德国
  • 法国
  • 意大利
  • 页:1
  • 俄罗斯
  • 北欧人
• 亚太
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 澳大利亚
  • 韩国
  • 东南亚
• 拉丁美洲
  • 联合国
  • 墨西哥
  • 联合国
• 米兰
  • 阿联酋
  • 南非
  • 沙特阿拉伯